「后训练阶段」共找到 4138 篇相关文章
“AI火了，我们却快完了！”顶级开源框架Tailwind之父含泪裁掉75%兄弟：半年后，这个项目可能就没了
前端开源项目 Tailwind CSS 正面临生存危机。创始人 Adam Wathan 称因 AI 冲击，一天内裁掉约 75% 工程团队员工，若趋势不变，约 6 个月后无法支付工资。此前社区 PR 也因变现问题被拒。
被“网暴”两个月后，Yann LeCun 携最新世界模型杀回！小扎千万美元激励抢人，Meta AI 内部权利之争开始
Meta推出新的“世界模型”V-JEPA 2，可提升AI物理推理能力。它是V-JEPA扩展版，在百万小时视频上训练，能让机器人完成任务。Meta还发布三项基准测试，且已开源。LeCun力挺，小扎为追进度亲自招人才。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
高管0份！影石年会5套房全归90后；34岁清华学霸28个月造百亿独角兽；DeepSeek“冷漠”争议，春节要燃回来？| Q资讯
本文为AI行业资讯汇总，包含DeepSeek回应“变冷漠”、影石年会送房、34岁清华学霸造百亿独角兽等热点，还涉及字节跳动、谷歌、英伟达等公司动态，以及模型下架、新规发布等消息。
自动化评测的九九归一——评测agent
本文提出统一评测Agent架构，实现评测全链路自动化。它能学习标注标准，完成自动标注等工作。还介绍架构、解耦方法、模型优化及训练方案，解决多模态幻觉等问题，提升机审率，节省标注成本。
田渊栋离职Meta，最后一篇论文？
离职Meta后，田渊栋团队论文被NeurIPS 2025录用。研究提出「三门理论」，发现RLVR微调在小权重发力，不破坏模型结构，还绘制出RLVR训练动态的「参数层面全景图」。
她拒了贝索斯，离开黄仁勋，只为回答一个问题：AI能学会物理世界吗？
近日，AI初创公司Accelerated Understanding亮相，由Anima Anandkumar夫妇创立。它未随主流，目标是训练模拟物理现象的通用AI模型。该模型处理数据规模大，公司想解决AI验证瓶颈，产品面向科研工程机构。
6K星 Qwen围绕Web AI，打造Agent Search新生态
自Manus带火深度研究代理后，新兴方向面临多模态代理推理能力不足等问题。千问2025年推出系列工具完成web智能搜索生态闭合，本文分享WebWatcher训练及解决问题的方法。
独家｜前蔚来AI平台负责人白宇利创立「补天石科技」，聚焦具身数据 Infra 方向
前蔚来AI平台负责人白宇利创立上海补天石科技，聚焦具身数据Infra方向。该公司为机器人模型训练提供高效工程体系，首轮融资由红杉领投，团队正处早期组建阶段。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路出发，用Python实现极简大语言模型，介绍从零基础到Bigram模型的过程，包括词汇表、模型训练推理等内容，还讲解了PyTorch基础，最后实现pytorch版Bigram模型，后续将实现完整GPT。